计算机学报 Vol. 32 No. 5 2009年5月 CHINESE JOURNAL OF COMPU TERS May 2009 基于视频的人脸识别研究进展 章毓晋” (清华大学信息科学与技术国家实验室北京100084) 2)(清华大学电子工程系北京100084) 摘要近年来基于视频的人脸识别己成为人脸识别领域最为活跃的研究方向之一如何充分利用视频中人脸的 时间和空间信息克服视频中人脸分辨率低,尺度变化范围大,光照姿态变化比较剧烈以及时常发生遮挡等困难是 研究的重点文中对近期(主要近5年)基于视频的人脸识别研究进行了详细的介绍和讨论,在对相关方法分类的 基础上,分析了各类方法中典型技术的优缺点,并概况介绍了常用的视频人脸数据库和实验结果,最后展望了基于 视频人脸识别未来的发展方向和趋势 关键词模式识别;人脸识别;基于视频的人脸识别;进展 中图法分类号TP391 DOI号:10.3724/SP.J.1016.2009.00878 Sta te-of-the- Art on video based face recognition YAN Yan",2) ZHANG YuJ National Laboratory for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084) 2(Department of Electromic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084) Abstract Recently, video- based face reco gnition has become one of the hottest topics in the do- main of face recognition. How to fully utilize both spatial and temporal information in video to overcome the difficulties existing in the video- based face reco gnition, such as low resolution of face images in video, large variations of face scale, radical changes of illumination and pose as well as occasionally occlusion of different parts of faces, is the focus. The paper reviews most ex- isting typical methods for video- based face recognition(especially for the last 5 years)and analy- ses their respective pros and cons. Two co mmonly used video face data bases and some experime tal results are given. The prospects for future develop ment and suggestions for further research works are put forward in the end Key words pattern reco gnition; face recognition; video- based face recognition; progress 个领域也有着广泛的应用 1引言 圣过多年研究,人脸识别技术已取得了长足的进 步和发展随着视频监控、信息安全、访问控制等应用 人脸识别具有非常重大的理论意义和应用价领域的发展需求,基于视频的人脸识别已成为人脸识 值人脸识别的研究对于图像处理、模式识别、计算别领域最为活跃的研究方向之一4.如何充分利用 机视觉、计算机图形学等领域的发展具有重大的推视频中人脸的时间和空间信息克服视频中人脸分辨 动作用,同时在生物特征认证、视频监控、安全等各率低,尺度变化范围大,光照姿态变化剧烈以及时常 收稿日期2000903;最终修改稿收到日期:2009-04-06.本课题得到国家自然科学基金(60872084)和教育部高等学校博士学科点专项 科研基金( SREDP2006000102)资助严严,男,1984年生,博士,主要研究领域为人脸识别等章毓晋(通信作者),男,1954年生,博 士,教授,博士生导师,主要研究领域为图像工程(图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用). Email: zhangye@ee. tsinghua. edu S1994-2009ChinaAcademicJOumaleLectronicpUblishingHouseAllrightsreservedhttp://www.cnki.net第 32 卷 第 5 期 2009 年 5 月 计 算 机 学 报 CHIN ESE J OURNAL OF COMPU TERS Vol. 32 No. 5 May 2009 收稿日期 :2006209203 ;最终修改稿收到日期 :2009204206. 本课题得到国家自然科学基金(60872084) 和教育部高等学校博士学科点专项 科研基金(SRFDP220060003102) 资助. 严 严 ,男 ,1984 年生 ,博士 ,主要研究领域为人脸识别等. 章毓晋(通信作者) ,男 ,1954 年生 ,博 士 ,教授 ,博士生导师 ,主要研究领域为图像工程(图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用) . E2mail : zhangyj @ee. tsinghua. edu. cn. 基于视频的人脸识别研究进展 严 严 1) ,2) 章毓晋 1) ,2) 1) (清华大学信息科学与技术国家实验室 北京 100084) 2) (清华大学电子工程系 北京 100084) 摘 要 近年来基于视频的人脸识别已成为人脸识别领域最为活跃的研究方向之一. 如何充分利用视频中人脸的 时间和空间信息克服视频中人脸分辨率低 ,尺度变化范围大 ,光照、姿态变化比较剧烈以及时常发生遮挡等困难是 研究的重点. 文中对近期(主要近 5 年) 基于视频的人脸识别研究进行了详细的介绍和讨论 ,在对相关方法分类的 基础上 ,分析了各类方法中典型技术的优缺点 ,并概况介绍了常用的视频人脸数据库和实验结果 ,最后展望了基于 视频人脸识别未来的发展方向和趋势. 关键词 模式识别 ;人脸识别 ;基于视频的人脸识别 ;进展 中图法分类号 TP391 DOI号 : 10. 3724/ SP.J. 1016. 2009. 00878 State2of2the2Art on Video2Based Face Recognition YAN Yan 1) ,2) ZHAN G Yu2Jin 1) ,2) 1) ( N ational L aboratory f or I nf ormation S cience and Technolog y , Tsinghua Universit y , Beijing 100084) 2) ( Department of Electronic Engineering , Tsinghua Universit y , Bei jing 100084) Abstract Recently , video2based face recognition has become one of the hottest topics in t he do2 main of face recognition. How to f ully utilize bot h spatial and temporal information in video to overcome the difficulties existing in t he video2based face recognition , such as low resolution of face images in video , large variations of face scale , radical changes of illumination and pose as well as occasionally occlusion of different parts of faces , is t he focus. The paper reviews most ex2 isting typical methods for video2based face recognition (especially for t he last 5 years) and analy2 ses t heir respective pros and cons. Two commonly used video face databases and some experimen2 tal results are given. The prospects for f ut ure development and suggestions for f urt her research works are p ut forward in the end. Keywords pattern recognition ; face recognition ; video2based face recognition ; progress 1 引 言 人脸识别具有非常重大的理论意义和应用价 值. 人脸识别的研究对于图像处理、模式识别、计算 机视觉、计算机图形学等领域的发展具有重大的推 动作用 ,同时在生物特征认证、视频监控、安全等各 个领域也有着广泛的应用. 经过多年研究 ,人脸识别技术已取得了长足的进 步和发展. 随着视频监控、信息安全、访问控制等应用 领域的发展需求 ,基于视频的人脸识别已成为人脸识 别领域最为活跃的研究方向之一[124 ] . 如何充分利用 视频中人脸的时间和空间信息克服视频中人脸分辨 率低 ,尺度变化范围大 ,光照、姿态变化剧烈以及时常